טעאַסערס
ווען האָבן מיר ערשטער זען דאַטן?
- מיטן XNUMXטן יאָרהונדערט
- ווי אַ סאַקסעסער פון די ווולקאַן, Spock
- קסנומקס בק
- ווער ווייסט?
ווי ווייַט ווי מיר קענען גיין אין דיסקאַווערד געשיכטע מיר געפֿינען יומאַנז ניצן דאַטן. ינטערעסטינגלי, דאַטן אפילו פּריסידז געשריבן נומערן. עטלעכע פון די ערליאַסט ביישפילן פון סטאָרינג דאַטן איז פֿון אַרום 18,000 בק, ווו אונדזער אָוועס אויף די אפריקאנער קאָנטינענט געוויינט מאַרקס אויף סטיקס ווי אַ פאָרעם פון בוקקיפּינג. ענטפֿערס 2 און 4 וועט אויך זיין אנגענומען. עס איז געווען מיטן twentieth יאָרהונדערט, אָבער, ווען ביזנעס ינטעלליגענסע איז געווען ערשטער דיפיינד ווי מיר פֿאַרשטיין עס הייַנט. BI האט נישט ווערן וויידספּרעד ביז קימאַט די דרייַ פון די 21 יאָרהונדערט.
די בענעפיץ פון דאַטן קוואַליטעט זענען קלאָר ווי דער טאָג. 
- צוטרוי. ניצערס וועלן בעסער צוטרוי די דאַטן. "75% פון יגזעקיאַטיווז טאָן ניט צוטרוי זייער דאַטן"
- בעסער דיסיזשאַנז. איר וועט קענען צו נוצן אַנאַליטיקס קעגן די דאַטן צו מאַכן סמאַרטער דיסיזשאַנז. דאַטע קוואַליטעט איז איינער פון די צוויי ביגאַסט טשאַלאַנדזשיז פייסינג אָרגאַנאַזיישאַנז וואָס אַדאַפּט אַי. (די אנדערע זייַנען שטעקן סקילז.)
- קאַמפּעטיטיוו מייַלע. די קוואַליטעט פון דאַטן אַפעקץ אַפּעריישאַנאַל עפעקטיווקייַט, קונה דינסט, פֿאַרקויף און די דנאָ שורה - רעוועך.
- דערפאָלג. דאַטן קוואַליטעט איז לינגקט שווער צו געשעפט דערפאָלג.
6 שליסל עלעמענטן פון דאַטאַ קוואַליטי
אויב איר קענט נישט צוטרוי דיין דאַטן, ווי קענען איר אָנערקענען די עצה?
הייַנט, די קוואַליטעט פון דאַטן איז קריטיש פֿאַר די גילטיקייַט פון דיסיזשאַנז וואָס געשעפטן מאַכן מיט BI מכשירים, אַנאַליטיקס, מאַשין לערנען און קינסטלעך סייכל. אין זיין סימפּלאַסט, דאַטן קוואַליטעט איז דאַטן וואָס איז גילטיק און גאַנץ. איר קען האָבן געזען די פּראָבלעמס פון דאַטן קוואַליטעט אין די כעדליינז:
- CDC ס COVID-19 דאַטן פֿאַרבעסערונג - "אין לויף פון די פּאַנדעמיק, CDC האט ימפּרוווד די טיימלינאַס, קאַמפּליטנאַס און קוואַליטעט פון קריטיש דאַטן פֿאַר די ענטפער."
- מיסט אריין, מיסט ארויס; שטאָט וואַטשדאָג געפינט טראַבאַלינג מוסטער פון אַנרילייאַבאַל דאַטן קוואַליטעט - "א נייַע באַריכט פון די [טשיקאַגאָ] אַקטינג ינספּעקטאָר גענעראַל זאגט אַז "דאַטן קוואַליטעט ישוז" ווירקן די "אָבדזשעקטיוויטי, נוצן און אָרנטלעכקייַט" פון די אינפֿאָרמאַציע געניצט צו אַלאַקייט רעסורסן, מעסטן אָנגעשטעלטער פאָרשטעלונג און מאָניטאָר אַ פּלאַץ פון מגילה.
- GAO געפינט דאַטן קוואַליטעט ישוז בעשאַס VA ס EHR ראָולאַוט - "די וואַ האט נישט ינשורד די קוואַליטעט פון דאַטן מייגרייטיד צו זיין נייַע Cerner EHR סיסטעם."
אין עטלעכע וועגן - אפילו אין די דריט יאָרצענדלינג פון ביזנעס ינטעלליגענסע - דערגרייכן און האַלטן די קוואַליטעט פון דאַטן איז אפילו מער שווער. עטלעכע פון די טשאַלאַנדזשיז וואָס ביישטייערן צו די קעסיידערדיק געראַנגל פון מיינטיינינג דאַטן קוואַליטעט אַרייַננעמען:
- מערדזשערז און אַקוואַזישאַנז וואָס פּרובירן צו ברענגען צוזאַמען פאַרשידענע סיסטעמען, פּראַסעסאַז, מכשירים און דאַטן פון קייפל ענטיטיז.
- ינערלעך סיילאָוז פון דאַטן אָן די סטאַנדאַרדס צו שאָלעמ מאַכן די ינטאַגריישאַן פון דאַטן.
- ביליק סטאָרידזש האט געמאכט די כאַפּן און ריטענשאַן פון גרויס אַמאַונץ פון דאַטן גרינגער. מיר כאַפּן מער דאַטן ווי מיר קענען אַנאַלייז.
- די קאַמפּלעקסיטי פון דאַטן סיסטעמען איז געוואקסן. עס זענען מער טאָוטפּוינץ צווישן די רעקאָרדינג סיסטעם ווו דאַטן זענען אריין און די פונט פון קאַנסאַמשאַן, צי דאָס איז די דאַטן ווערכאַוס אָדער וואָלקן.
וואָס אַספּעקץ פון דאַטן זענען מיר גערעדט וועגן? וואָס פּראָפּערטיעס פון די דאַטן בייַשטייַערן צו זייַן קוואַליטעט? עס זענען זעקס עלעמענטן וואָס ביישטייערן צו דאַטן קוואַליטעט. יעדער פון זיי זענען גאַנץ דיסאַפּלאַנז. 
- Timeliness
- דאַטע איז גרייט און ניצלעך ווען עס איז דארף.
- די דאַטן זענען בארעכטיגט פֿאַר סוף-פון-חודש ריפּאָרטינג אין דער ערשטער וואָך פון די פאלגענדע חודש, למשל.
- גילטיקייַט
- די דאַטן האָבן די ריכטיק דאַטן טיפּ אין די דאַטאַבייס. טעקסט איז טעקסט, דאַטעס זענען דאַטעס און נומערן זענען נומערן.
- וואַלועס זענען ין דערוואַרט ריינדזשאַז. פֿאַר בייַשפּיל, בשעת 212 דיגריז פאַהרענהעיט איז אַ פאַקטיש מעזשעראַבאַל טעמפּעראַטור, עס איז נישט אַ גילטיק ווערט פֿאַר אַ מענטש טעמפּעראַטור.
- וואַלועס האָבן די ריכטיק פֿאָרמאַט. 1.000000 טוט נישט האָבן די זעלבע טייַטש ווי 1.
- קאָנסיסטענסי
- די דאַטן זענען ינעווייניק קאָנסיסטענט
- עס זענען קיין דופּליקאַטן פון רעקאָרדס
- אָרנטלעכקייַט
- באַציונגען צווישן טישן זענען פאַרלאָזלעך.
- עס איז נישט אַנינטענשאַנאַלי געביטן. וואַלועס קענען זיין טרייסט צו זייער אָריגינס.
- Completeness
- עס זענען קיין "האָלעס" אין די דאַטן. אַלע עלעמענטן פון אַ רעקאָרד האָבן וואַלועס.
- עס זענען קיין NULL וואַלועס.
- אַקיעראַסי
- דאַטן אין די ריפּאָרטינג אָדער אַנאַליסיס סוויווע - די דאַטן ווערכאַוס, צי אויף-פּרעם אָדער אין די וואָלקן - ריפלעקס די מקור סיסטעמען, אָדער סיסטעמען אָדער רעקאָרד
- די דאַטן זענען פֿון וועראַפייאַבאַל מקורים.
מיר שטימען, דעריבער, אַז די אַרויסרופן פון דאַטן קוואַליטעט איז ווי אַלט ווי דאַטן זיך, די פּראָבלעם איז ומעטומיק און וויטאַל צו האַלטן. אַזוי, וואָס טאָן מיר טאָן וועגן אים? באַטראַכטן דיין דאַטן קוואַליטעט פּראָגראַם ווי אַ לאַנג-טערמין, קיינמאָל סאָף פּרויעקט.
די קוואַליטעט פון דאַטן ענג רעפּראַזענץ ווי אַקיעראַטלי אַז דאַטן רעפּראַזענץ פאַקט. צו זיין ערלעך, עטלעכע דאַטן זענען מער וויכטיק ווי אנדערע דאַטן. וויסן וואָס דאַטן זענען קריטיש פֿאַר האַרט געשעפט דיסיזשאַנז און די הצלחה פון דער אָרגאַניזאַציע. אָנהייב דאָרט. פאָקוס אויף די דאַטן.
ווי דאַטאַ קוואַליטי 101, דער אַרטיקל איז אַ פרעשמאַן-מדרגה הקדמה צו די טעמע: די געשיכטע, קראַנט געשעענישן, די אַרויסרופן, וואָס עס איז אַ פּראָבלעם און אַ הויך-מדרגה איבערבליק פון ווי צו אַדרעס דאַטן קוואַליטעט אין אַן אָרגאַניזאַציע. לאָזן אונדז וויסן אויב איר זענט אינטערעסירט צו נעמען אַ דיפּער קוק אין קיין פון די טעמעס אין אַ 200-מדרגה אָדער גראַדזשאַוואַט-מדרגה אַרטיקל. אויב אַזוי, מיר וועלן ונטערטוקנ זיך דיפּער אין די ספּעסיפיקס אין די קומענדיק חדשים.
